“区块链”是现代人经常提到的词汇，但是大部分人对它的定义概述都一知半解。其实区块链系统它首先是一个分布式系统，而分布式系统又包括共识算法与一致性两个核心问题。一致性也叫agreement，指的是对分布式系统中多个服务项目节点进行的一系列实际的操作。而共识是什么呢？它是叙述了分布式系统中多个节点中间对某一情况达成一致结果的全过程。共识通常也会跟一致性一起来探讨，但是达成了共识并不代表就就是一致性。您听起来是否会有些懵呢？下面我们就来分析详细介绍一下它们的概念与相关问题。

一致性问题

一致性问题是分布式系统行业最基本的、最重要的问题。假如分布式系统可以完成一致性，它能够被展现为极致可拓展的虚拟节点，相对性于物理学节点，它具备更强的性能和可靠性。

定义和重要性

一致性:初期也叫agreement，就是指对分布式系统中的好几个服务项目节点进行一系列实际操作。在协议书的确保下，她们尝试在一定水平上认可事件处理。

注意：一致性并不代表着结果是不是恰当，只是系统软件外界展现的情况是不是一致，比如：全部节点都做到了不成功情况。

问题和挑战

分布式系统电子计算机群集系统软件非常容易发生下列问题：

通信网络在节点中间不是靠谱的，包含信息内容延迟时间，乱序，内容错误等等。

不可以确保节点的解决时间，记牢很有可能产生错误，乃至节点自身也很有可能产生关机。

同歩启用能够简单化设计方案，但会比较严重减少分布式系统的扩展性，乃至衰退成点射系统软件。

当代分布式系统解决一致性问题的理论依据:很有可能造成不一致的并行操作串行通信。

一致性要求

分布式系统达成共识的全过程应:

可停止性:一致的结果能够在比较有限的时间内进行。

同性：不一样几个方面最后进行决策的纪录是一样的。

合法性:管理决策结果务必由某一节点明确提出。

事情产生的顺序十分关键，这也是处理分布式系统行业很多问题的关键秘对很多事儿进行排列，这一顺序务必获得每一个人的认同。

有约束的一致性

完成肯定理想化的严苛一致性的成本非常大。事实上，一致性要求越强，解决性能越弱，扩展性越差。

一般来说，强一致性关键包含下列两大类：

顺序一致性:是一种极强的约束，确保全部全过程中见到的全局性实行顺序一致，每一个全过程中见到的实行顺序与具体产生顺序一致。顺序一致性事实上限定了每一个全过程中命令的误差关联，但并不是依照物理学时间在全过程中进行全局性排列。

线性一致性:在顺序一致性的前提条件下，提升全过程中的实际操作顺序，产生唯一的全局性顺序(系统软件等额的于顺序实行，全部全过程中见到的全部实际操作顺序都一致，与具体产生顺序一致)，是较强的分子确保。可是难以完成。现阶段基本上要不借助全世界时钟或锁，要不根据一些繁杂的算法完成，性能通常不高。

由于一致性强的系统软件通常难以达到，具体要求通常不那麼严苛，必须一致性强。因而，能够适度放开对一致性的要求，进而减少系统软件完成的难度系数。例如在一定的限定下完成说白了的最后一致性:总是会有一个時刻(而不是立刻)，让系统软件做到一致的情况。大部分应用系统完成最后一致性。相对性极强的一致性，一般称为弱一致性。

共识算法

共识通常会和一致性探讨。严格意义上来说，二者的实际意义并不完全一致。

一致性一般 就是指分布式系统中好几个团本向外界表明的数据信息情况。共识叙述了分布式系统中好几个节点中间对某一情况达成一致结果的全过程。因而，一致性叙述是结果情况，共识是一种方式。达到一定的共识并不代表着确保一致性。

结合实际，为了更好地为了确保达到不一样水平的一致性，关键全过程通常必须根据共识算法来完成。共识算法解决了每一个人对某一建议达到共识的全过程。建议的含意在分布式系统中十分普遍，如好几个事情的顺序、与某一键相对性应的值、哪位管理者等。能够觉得一切能达到共识的信息内容全是建议。

对分布式系统来讲，各几个方面一般 是同样的明确有限状态机实体模型(也称为有限状态机拷贝问题)，从同样的最初的状态逐渐接受同样顺序的命令，就能确保同样的结果情况。因此，在系统软件中，好几个节点最重要的是达到共识，即对好几个事情进行排列。

问题和挑战

事实上，理想化的分布式系统是不会有的，不一样节点中间的通有延迟时间，一切阶段都很有可能发生常见故障。

一般来说，发生常见故障(crash或fail-stop，即不回应)但不仿冒信息内容的状况称为非拜占庭错误或常见故障错误。故意反映的状况称为拜占庭错误，相对应的节点称为拜占庭错误。

普通算法

共识算法可分为：

CrashFaulttolerance(CFT)类算法：经典算法包含Paxos,Raft以及变异等，这类容错机制算法一般 性能不错，响应速度快，可容忍不超过一般常见故障节点。ByzantineFaulttolerance(BFT)类算法：一般 包含PBFT(PracticalByzantineFaulttolerance)为意味着的可预测性系列产品算法，PoW为意味着的概率算法等。在明确算法中，一旦达到对某一结果的共识，就不可避免，即共识是最后结果。并且几率类算法，共识结果是临时的，伴随着时间的变化或是某类加强，共识结果被打倒的概率愈来愈小，这就是说白了的最后结果。拜占庭类容错机制算法通常性能较弱，常见故障点不超过1/3。

以上我们分析了分布式系统的两大核心问题，希望能够对您有一定的帮助。实际上，我们所认为的理想化的分布式系统自然是不会有的，在过程中一切阶段都很有可能发生我们意想不到的故障。如果您想了解更多相关信息，请您及时关注中培伟业。